Introdução: o que é o checkpoint e que dados iremos trabalhar.
Para iniciarmos nossa análise, o primeiro passo é importar nossos dados.
Dados fornecidos:
dadosCEAP %>%
group_by(nomeParlamentar) %>%
summarise(valorTot = sum(valorLíquido)) %>%
filter(valorTot >= 0) %>%
arrange(-valorTot) %>%
slice(1:10) %>%
na.omit(.) %>%
ggplot(aes(x = reorder(nomeParlamentar, valorTot),
y = valorTot,
fill = valorTot)) +
geom_col(position = position_identity()) +
labs(y = "Valor gasto total",
x = "Nome do candidato",
title = "Top 10 dos candidatos mais gastosos") +
coord_flip()
dadosCEAP %>%
group_by(nomeParlamentar) %>%
summarise(valorTot = sum(valorLíquido)) %>%
filter(valorTot >= 0) %>%
arrange(valorTot) %>%
slice(1:10) %>%
na.omit(.) %>%
ggplot(aes(x = reorder(nomeParlamentar, -valorTot),
y = valorTot,
fill = valorTot)) +
geom_col(position = position_identity()) +
labs(y = "Valor gasto total",
x = "Nome do candidato",
title = "Top 10 dos candidatos mais econômicos") +
coord_flip()
dadosCEAP %>%
filter(tipoDocumento == 2) %>%
group_by(sgUF) %>%
summarise(valorTot = sum(valorLíquido)) %>%
arrange(-valorTot) %>%
na.omit(.) %>%
ggplot(aes(x = reorder(sgUF, -valorTot),
y = valorTot,
color = sgUF)) +
geom_point() +
geom_segment(aes(x = reorder(sgUF, -valorTot),
xend = reorder(sgUF, -valorTot),
y = 0,
yend = valorTot)) +
labs(x = "UF",
y = "Valor gasto (R$)",
title = "Gastos de cada estado no exterior")
dadosCEAP %>%
filter(sgUF == "PB") %>%
group_by(sgPartido) %>%
summarise(valorCEAP = sum(valorLíquido),
countGastos = n()) %>%
plot_ly(x = ~sgPartido,
y = ~countGastos,
color = ~valorCEAP,
type = 'bar',
text = ~paste('Sigla do partido: ', sgPartido,
'<br>Quantidade de gastos: ', countGastos,
'<br>Valor gasto CEAP: R$', valorCEAP)) %>%
layout(title = "Partidos que mais usam o CEAP na PB",
xaxis = list(title = "Partido"),
yaxis = list(title = "Quantidade de gastos"))
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limitePB <- limiteCEAP %>%
filter(UF == "PB")
dadosCEAP %>%
filter(sgUF == "PB") %>%
group_by(nomeParlamentar) %>%
summarise(valorTot = sum(valorLíquido)) %>%
filter(valorTot > limitePB$limite_mensal) %>%
slice(1:10) %>%
na.omit(.) %>%
ggplot(aes(x = reorder(nomeParlamentar, -valorTot),
y = valorTot)) +
geom_point() +
coord_flip() +
labs(title = "Top 10 dos deputados que ultrapassaram o limite de CEAP na PB",
y = "Valor em (R$)",
x = "Nome do deputado")
dadosCEAP %>%
filter(tipoDespesa == "PASSAGENS AÉREAS") %>%
group_by(sgUF) %>%
summarise(valorTot = sum(valorLíquido)) %>%
na.omit(.) %>%
ggplot(aes(x = reorder(sgUF, -valorTot),
y = valorTot,
color = sgUF)) +
geom_point() +
geom_segment(aes(x = reorder(sgUF, -valorTot),
xend = reorder(sgUF, -valorTot),
y = 0,
yend = valorTot)) +
coord_flip() +
labs(x = "UF",
y = "Valor gasto (R$)",
title = "Gasto de passagens aéreas por estado com parlamentares")
dadosPMDB %>%
group_by(tipoDespesa) %>%
summarise(valor_total = sum(valorLíquido)) %>%
na.omit(.) %>%
plot_ly(x = ~valor_total,
y = ~tipoDespesa,
type = 'bar',
color = ~valor_total,
text = ~paste('Valor total: R$', valor_total,
'<br>Tipo de despesa: ', tipoDespesa)) %>%
layout(title = "Tipos de despesas: PMDB",
xaxis = list(title = "Valor total (R$)"),
yaxis = list(title = "Tipo de despesa"))
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dadosPSDB %>%
group_by(tipoDespesa) %>%
summarise(valor_total = sum(valorLíquido)) %>%
na.omit(.) %>%
plot_ly(x = ~valor_total,
y = ~tipoDespesa,
type = 'bar',
color = ~valor_total,
text = ~paste('Valor total: R$', valor_total,
'<br>Tipo de despesa: ', tipoDespesa)) %>%
layout(title = "Tipos de despesas: PSDB",
xaxis = list(title = "Valor total (R$)"),
yaxis = list(title = "Tipo de despesa"))
## Warning: textfont.color doesn't (yet) support data arrays
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dadosPT %>%
group_by(tipoDespesa) %>%
summarise(valor_total = sum(valorLíquido)) %>%
na.omit(.) %>%
plot_ly(x = ~valor_total,
y = ~tipoDespesa,
type = 'bar',
color = ~valor_total,
text = ~paste('Valor total: R$', valor_total,
'<br>Tipo de despesa: ', tipoDespesa)) %>%
layout(title = "Tipos de despesas: PT",
xaxis = list(title = "Valor total (R$)"),
yaxis = list(title = "Tipo de despesa"))
Conclusão do lab.